Системный анализ, синтез моделей и алгоритмов принятия решений в управлении деятельностью предприятия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Дмитрюк Татьяна Григорьевна

• Дмитрюк Татьяна Григорьевна
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Дмитрюк Татьяна Григорьевна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

РАЗДЕЛ 1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ РЕАЛИЗАЦИЙ МЕТОДОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА В СОЗДАНИИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

1.1 Классификация исследований по системному анализу в изучении поведения производственных и экономических систем

1.2 Постановки задач управления торгово-промышленными предприятиями

1.3 Существующие модели прогноза производственной деятельности

1.4 Существующие модели прогноза логистической деятельности

1.5 Методические аспекты и правила, используемые при создании СППР

1.6 Программное обеспечение СППР торгово-промышленного 32 предприятия

1.7 Методы поддержания заданной точности прогноза и управления

1.8 Выводы по первому разделу. Обоснование цели и задач исследования 35 РАЗДЕЛ 2 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ ТРЕТЬЕГО УРОВНЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ИЕРАРХИИ

2.1 Анализ структуры производственной деятельности предприятия как объекта управления

2.2 Анализ материальных потоков, циркулирующих на объекте управления

2.3 Анализ характеристик транспортно-логистической системы предприятия

2.3.1 Анализ взаимосвязей объекта управления с контрагентами

2.3.2 Классификация контрагентов по типам перевозимого груза

2.3.2.1 Механизм выполнения доставки сырья и вспомогательных материалов поставщиками на предприятие

2.3.2.2 Механизм выполнения транспортировки реализуемой

продукции конечным потребителям

2.3.3 Анализ маршрутов для планирования грузоперевозок ООО «ДПЗ»

2.3.4 Анализ характеристик автотранспортного парка, обслуживающего грузоперевозки предприятия

2.4 Формализация задачи распределения транспортных средств по маршрутам

2.5 Выводы по второму разделу 69 РАЗДЕЛ 3 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗА ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРОИЗВОДСТВА И СБЫТА ПРОДУКЦИИ

3.1 Статические модели расчёта показателей производственной программы предприятия на месяц

3.1.1 Классификация переменных, характеризующих планирование производства продукции и представление их в виде формально-логических моделей

3.1.2 Модель прогноза общего объёма производства пива

3.1.3 Подмодели прогноза объёмов производства пива по сортам

3.1.3.1 Подмодель прогноза объёма производства пива сорта «Жигулёвское»

3.1.3.2 Подмодель прогноза объёма производства пива сорта «Легенда Донбасса»

3.1.3.3 Подмодель прогноза объёма производства пива сорта «Медведь»

3.1.3.4 Подмодель прогноза объёма производства пива сорта «Кружка Свежего»

3.1.3.5 Подмодель прогноза объёма производства пива сорта «Добрый Шубин»

3.2 Статические модели расчёта количества тары, необходимой для фасовки произведенной продукции предприятия на месяц

3.2.1 Классификация переменных планирования розлива готовой

продукции и представление их в виде формально-логических моделей

3.2.2 Подмодель прогноза количества тары для розлива пива в стеклянную бутылку объёмом 0,5 л

3.2.3 Подмодель прогноза количества тары для розлива пива в преформу пэт объёмом 1 л

3.2.4 Подмодель прогноза количества тары для розлива пива в преформу пэт объёмом 1,25 л

3.2.5 Подмодель прогноза количества тары для розлива пива в преформу пэт объёмом 2 л

3.2.6 Подмодель прогноза количества тары для розлива пива в кег стальной объёмом 30 л

3.3 Статические модели расчёта показателей дохода завода от договорной реализации продукции предприятия на месяц

3.3.1 Классификация переменных дохода от реализации произведенной продукции и представление их в виде формально-логических моделей

3.3.2 Подмодели прогноза доходов от реализации по сортам пива

3.3.3 Модель прогноза совокупного дохода от договорной реализации пива всех сортов

3.4 Задача определения оптимального уровня совокупного дохода от договорной реализации пива производства ООО «ДПЗ»

3.5 Разработка математических моделей прогноза объёмов перевозок продукции ООО «ДПЗ» по маршрутам

3.5.1 Модели прогноза доставки пивоваренной продукции конечным потребителям

3.6 Выводы по третьему разделу 157 РАЗДЕЛ 4 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЯ

4.1 Постановка и формализация задачи оптимального планирования

производственно-логистической деятельности предприятия

4.1.1 Постановка и формализация оптимизационной задачи планирования производственной деятельности предприятия

4.1.2 Постановка и формализация оптимизационной задачи планирования логистической деятельности предприятия

4.2 Разработка алгоритмического обеспечения СППР оптимального планирования производственно-логистической деятельности предприятия

4.3 Разработка специального информационного обеспечения СППР

4.4 Численное исследование методов идентификации системы управления производственно-логистическими процессами на основе ретроспективной и текущей информации

4.4.1 Численное исследование методов идентификации системы управления производственной деятельностью ООО «ДПЗ»

4.4.2 Численное исследование методов идентификации системы управления логистической деятельностью ООО «ДПЗ»

4.5 Экономические показатели результатов опытно-промышленных испытаний

4.6 Выводы по четвёртому разделу 209 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 211 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 214 Приложение А. Организационная структура управления предприятием 231 Приложение Б. Сетевая структура логистических операций на предприятии 232 Приложение В. Документы о внедрении результатов исследований

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Системный анализ, синтез моделей и алгоритмов принятия решений в управлении деятельностью предприятия»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Производственно-хозяйственная деятельность предприятий третьего уровня производственной иерархии характеризуется случайным характером заказов на производимую продукцию, влияющим на объёмы её выпуска и реализации. Случайные колебания определяются сезонным и социальным изменениями спроса и, соответственно, покупательной способности населения. Удалённость потребителей продукции и существующие условия транспортировки также определяют возникновение флуктуаций в логистической деятельности предприятия при реализации продукции. Все это приводит к дефициту оборотных средств и значительным объёмам нереализованной продукции, зачастую превышающие срок её годности. Кроме того, отсутствие системы оптимального планирования логистических операций приводит к значительным нарушениям экономического взаимодействия между производителем и потребителем, низким показателям, характеризующим сбыт готовой продукции.

Одним из главных и эффективных путей решения указанных проблем является применение методов системного анализа, включающих комплекс математического и алгоритмического инструментария принятия решений в сфере планирования и управления производственной и логистической деятельностью предприятия.

В этой связи тема работы является актуальной, имеющей отраслевое значение.

Степень разработанности темы исследования. Основные положения теории системного анализа изложены в работах Н. Д. Панкратовой и В. М. Томашевского. Большой вклад в постановку и формализацию задачи оптимального управления внёс А. А. Фельдбаум. Основные идеи параметрической идентификации математических моделей сформулированы в работах П. Эйкхоффа. Статистические принципы и концепции

прогнозирования временных рядов с практической реализацией на языке Я, охватывающие области анализа данных и финансового прогнозирования, рассмотрены в работах Джеймса Г., Уиттона Д., Хасти Т., Тибширани Р., Хайндмана Р. и Атанасопулоса Дж. Вместе с тем, до сих пор не разработан достаточно эффективный и универсальный математический инструментарий на основе статических статистических моделей прогноза и планирования для управления производственно-логистической деятельностью предприятия третьего уровня производственной иерархии, позволяющий учитывать случайный характер поступления заказов на производство и сбыт продукции.

Связь работы с научными программами, планами, темами. Работа выполнена в соответствии с тематическими планами ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет» и является частью исследований, в которых автор принимала участие как исполнитель: НИР Н-2020-14 «Усовершенствование средств инженерии программного обеспечения для актуальных классов ^-приложений», НИР Н-2022-15 «Модели, методы, алгоритмы, технологии и инструментальные средства создания программных и интеллектуальных систем».

Цели и задачи исследования.

Целью исследования является повышение эффективности управления производственно-логистической деятельностью торгово-промышленного предприятия на основании разработки моделей и алгоритмов управления и принятия оптимальных решений.

Для достижения цели поставлены и решены следующие задачи.

1. Выполнить системный анализ технико-экономических характеристик производственно-логистической деятельности предприятия третьего уровня производственной иерархии, осуществить их классификацию и формализацию показателей, проанализировать закономерности их изменений и взаимосвязи.

2. Разработать и исследовать статические статистические модели прогноза показателей производственных и логистических процессов и

доходов торгово-промышленного предприятия, провести идентификацию параметров моделей и проверку их адекватности по обучающей выборке.

3. Осуществить физическую постановку и оценку эффективности решения задач системного анализа, обеспечивающих оптимальное управление производством и логистическими операциями предприятия, формализовать целевые функции управления.

4. Разработать и исследовать алгоритмы системного анализа, определяющие функционирование системы принятия решений по управлению производственно-логистической деятельностью предприятия.

5. Выполнить экспериментальное исследование алгоритмов принятия решений для подтверждения их адекватности и эффективности по контрольной выборке, полученной в результате испытаний.

Объект исследования. Процесс принятия оптимальных решений в управлении производственными и логистическими операциями на предприятиях третьего уровня производственной иерархии.

Предмет исследования. Методы системного анализа, модели и алгоритмы принятия оптимальных решений по управлению производственной и логистической деятельностью предприятия.

Научная новизна полученных результатов.

1. Впервые разработаны статические статистические модели для планирования производственной и сбытовой деятельности, а также доходов торгово-промышленного предприятия, которые, в отличие от существующих моделей, описывают связь между различными показателями технико-экономической деятельности предприятия третьего уровня производственной иерархии. Особенности формирования предварительных заказов объёмов производства продукции по видам и её фасовки по видам тары, а также логистики доставки произведенной продукции конечным потребителям по согласованным маршрутам, отраженные в работе, позволяют учитывать случайный характер процессов изготовления и сбыта продукции предприятия.

2. Получили дальнейшее развитие методы обработки информации в функциональных задачах принятия решений на основе выполненного системного анализа, а именно, выполнена физическая и формальная постановка оптимизационных задач управления, разработаны алгоритмы поиска решений в задачах управления, реализация которых предусматривает учёт отраслевого баланса производства и распределения готовой продукции предприятия третьего уровня производственной иерархии. Показано, что это позволяет увеличить доходы предприятий за счёт оптимального соотношения заявок дистрибьюторов и рекомендованных возможных решений по доставке потребителям заявленной продукции.

3. Получила дальнейшее развитие методика системного анализа для многоэтапной декомпозиции задач принятия решений в планировании производственно-сбытовой деятельности предприятия, дополненная учётом взаимосвязей производственных показателей с технологическими ограничениями. При этом решения системы управления с идентификатором в контуре управления определяют экономическую эффективность согласования объёмов заказанной и реализованной продукции дистрибьюторами.

Теоретическая значимость работы заключается в методике применения методов системного анализа для разработки комплекса математического и алгоритмического инструментария принятия решений в сфере планирования и управления производственной и логистической деятельностью предприятия третьего уровня производственной иерархии.

Практическая значимость работы.

1. Предложен инструментарий принятия решений на основе статических статистических математических моделей для прогноза производственной деятельности, который реализован в виде системы с идентификатором в контуре управления, что позволяет адаптировать алгоритм системы управления к случайным изменениям численных значений показателей в период их сезонных колебаний.

2. Применение представленных в работе функционалов целей управления и сопутствующих им ограничений показали увеличение доходов предприятия в период опытно-промышленных испытаний на 5%. Предложенная методика многоэтапной декомпозиции задач принятия решений в управлении хозяйственно-экономической деятельностью предприятия позволила сократить ненормативные объёмы запасов предприятия готовой продукции до 7%.

3. Разработанное специальное программное обеспечение систем поддержки принятия решений успешно использовано при опытно-промышленной эксплуатации как проблемно-ориентированная система оптимального управления в решении задач перепланирования, возникающих в непредвиденных обстоятельствах, и может быть адаптировано к условиям предприятий аналогичной структуры.

Практическая ценность работы подтверждается документами о внедрении результатов исследований:

- в производственно-логистическую деятельность ООО «ДПЗ» (Донецкий пивоваренный завод) (акт опытно-промышленной эксплуатации от 22.02.2022 г.);

- в учебный процесс ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет» (справка № 30-12/58 от 19.09.2023 г.);

- в научно-исследовательскую деятельность ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет» (справка № 0614-431 от 20.09.2023 г.).

Методология и методы исследования. Предлагаемый в работе инструментарий обработки информации основан на принципах и методах системного и структурно-функционального анализов, математического моделирования, статистического анализа, прогнозирования и идентификации. Связи между показателями, характеризующими производство и сбыт продукции, описаны с помощью методов дискретной математики. Формализация задачи оптимального управления выполнена с

использованием методов оптимизации и исследования операций. В разработке специального информационного обеспечения системы управления производственно-сбытовой деятельностью предприятия использовались методы структурного синтеза.

Положения, выносимые на защиту.

1. В результате выполненного системного анализа проблемы установлено, что предложенная функциональная структура системы оптимального управления производственно-логистической деятельностью предприятия третьего уровня производственной иерархии представляет собой составную часть технического проекта на создание системы поддержки принятия решений предприятия с дополнениями, отражающими специфику объекта управления, и может быть использована при создании систем управления предприятий аналогичной структуры.

2. Доказано, что представленные таблично и графически численные решения, рекомендуемые разработанной системой управления, и их сопоставление с фактическими показателями деятельности предприятия за плановые периоды, подтверждает адекватность рассматриваемых показателей, разработанного специального математического обеспечения, моделей и алгоритмов, позволяющих осуществлять оптимальное управление планово-экономической деятельностью торгово-промышленного предприятия. Разработанный инструментарий позволяет сократить ежемесячный объём нереализованной продукции на 8,5%, увеличивая при этом оборачиваемость оборотных средств на 270,3 тыс. рублей и доход предприятия на 742,6 тыс. рублей, полностью удовлетворить запросы потребителей с экономическим эффектом, характеризующим доставку грузов, на 283,2 тыс. рублей.

Степень достоверности и апробация результатов.

В работе приведены оценки адекватности прогнозируемых показателей и результатов управления, подтверждённые результатами опытно -промышленных испытаний.

Полученные результаты, положения и выводы отвечают требованиям паспорта специальности 2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации, статистика (технические науки), в частности: п.1 «Теоретические основы и методы системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта»; п.2 «Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта»; п.3 «Разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта»; п.4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта»; п.5 «Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта»; п.6 «Методы идентификации систем управления на основе ретроспективной, текущей и экспертной информации»; п.9 «Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов».

Основные положения диссертационной работы апробированы на следующих конференциях: III Международная научно-практическая конференция «Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2020)», г. Донецк, 2020 г.; Донецкий международный научный круглый стол «Искусственный интеллект: теоретические аспекты и практическое применение (ИИ-2020)» в рамках VI Международного научного форума ДНР «Инновационные перспективы Донбасса: инфраструктурное и социально-экономическое развитие», г. Донецк, 2020 г.; IV Республиканская с международным участием научно-практическая конференция «Информационное пространство Донбасса: проблемы и перспективы», г. Донецк, 2021 г.; IV

Международная научно-практическая конференция «Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2022)», г. Донецк, 2022 г.; Донецкий международный научный круглый стол «Искусственный интеллект: теоретические аспекты и практическое применение (ИИ-2023)» в рамках IX Международного научного форума ДНР «Инновационные перспективы Донбасса: инфраструктурное и социально-экономическое развитие», г. Донецк, 2023 г.

Личный вклад автора. Все научные положения и результаты диссертационной работы, вынесенные на защиту, получены автором самостоятельно. Личный вклад автора заключается в формулировании цели и постановке задач системного анализа, выполнении теоретических и экспериментальных исследований, выборе методов математического моделирования, идентификации и синтеза алгоритмов систем оптимального управления производственными и логистическими операциями, разработке специального математического и алгоритмического обеспечения процессов производства и сбыта продукции, обосновании и внедрении в опытно-промышленную эксплуатацию полученных результатов диссертационного исследования.

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 10 научных работах, в том числе: 5 работ - в изданиях, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных изданий (по специальности 2.3.1.), в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата и доктора наук, и 5 научных работ и тезисов докладов в материалах конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация, общим объёмом машинописного текста 236 страниц, состоит из введения, четырёх разделов с выводами, заключения, списка литературы из 106 источников и трёх приложений. Основной текст, изложенный на 230 страницах, иллюстрируется 91 рисунком и содержит 36 таблиц.

РАЗДЕЛ 1

АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ РЕАЛИЗАЦИЙ МЕТОДОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА В СОЗДАНИИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ

Системный анализ, моделирование и синтез алгоритмов принятия решений системы управления экономической деятельностью предприятия представляют собой сущность аналитических процессов системы поддержки принятия решений (СППР). Функции управления в СППР имеют дуальную природу - реализованы как с помощью интеллектуальных информационных технологий (ИТ), так и с непосредственным участием лица, принимающего решения (ЛПР) [1]. Развитие представлений о методах принятия решений в информационно-аналитических системах, решающих задачи в ситуационном и стратегическом управлении, и моделях объектов управления, обусловливающих назначение СППР, предусмотрено в Разделе 1 и подчинено решению следующих задач:

- выполнить классификацию исследований по системному анализу в изучении поведения производственных и экономических систем;

- проанализировать существующие постановки задач управления торгово-промышленными предприятиями;

- выявить существующие модели прогнозов производственной и логистической деятельности;

- сформулировать методические аспекты и правила, используемые при создании СППР;

- определить методы поддержания заданной точности прогноза и управления;

- осуществить обзор программного обеспечения СППР торгово-промышленного предприятия.

1.1 Классификация исследований по системному анализу в изучении поведения производственных и экономических систем

Системный анализ играет важную роль при проектировании информационных систем предприятия. Это отражено в научных работах, посвящённых анализу структуры предприятий различного назначения и особенностей их деятельности, для которых рассматривается возможность проведения комплексной автоматизации производства и проектирования единого информационного пространства [2, 3].

Методы системного анализа и синтеза, позволяющие изучать поведение сложных производственных, социальных и экономических систем, были заложены в работе А.А. Фельдбаума [4], рассматривающей классификацию систем управления по полноте информации об объекте, постановки проблем и их решения посредством специального математического аппарата. Эта теория получила дальнейшее развитие в ряде публикаций [5, 6, 7, 8, 9].

Авторами Згуровским М.З. и Панкратовой Н.Д. [10] предлагаются методы формализации задач, относящихся к различным предметным областям, с позиции системного анализа.

Томашевским В.М. [11] введены основные положения методик разработки математических моделей в системах управления производствами и технологическими процессами. В теории систем управления описание технологических процессов осуществлено посредством формализованных моделей - математических, статистических методах, обладающих четкими алгоритмами и базирующихся на исторических данных. В зависимости от характеристик объекта управления рассматривают классификацию систем со стационарными и нестационарными процессами. Наиболее удобно описание свойств объектов управления методами моделирования [12, 13].

Создание некоторой универсальной модели, отвечающей различным аспектам ее применения, практически невозможно. Исходя из временного и

пространственного признаков, все многообразие объектов управления можно разделить на следующие классы:

- детерминированные и стохастические модели. Сигнал, возникающий на выходе детерминированной системы, при подаче на ее вход регулярного сигнала, может быть предопределен. В стохастическом объекте подача на вход одних и тех же воздействий в одних и тех же условиях может вызывать различные изменения (различные реализации) выходной переменной. В таких объектах появление каждой возможной реализации выходной переменной подчиняется вероятностным законам;

- стационарные и нестационарные модели. Свойства стационарных моделей не зависят от момента рассмотрения поведения системы. Характерным их признаком является то, что при сдвиге во времени входного воздействия без изменения его формы выходная переменная претерпевает такой же сдвиг во времени без изменения формы. Свойства нестационарных моделей зависят от момента времени рассмотрения состояния системы. При сдвиге входного воздействия во времени без изменения формы в нестационарной модели выходная переменная не только сдвигается во времени, но и изменяет форму;

- статические и динамические модели. Динамические модели используют при рассмотрении процессов со случайным характером изменения входных характеристик;

- линейные и нелинейные модели, в зависимости от наличия свойств суперпозиции и гомогенности;

- модели, параметры которых изменяются в пространстве, и модели без пространственного изменения параметров. Существуют модели, учитывающие некоторые координаты состояния (технологические параметры) и требуют ориентации в геометрическом пространстве. Если основные переменные модели изменяются как во времени, так и в пространстве (или только в пространстве), то модель является моделью с распределенными параметрами. Если можно пренебречь пространственной

неравномерностью значений координат состояний, то модель будет с сосредоточенными параметрами;

- непрерывные, дискретные и дискретно-непрерывные модели. Если переменные состояния объекта изменяются относительно времени как непрерывного аргумента, то это - модель с непрерывными переменными (по времени). В противном случае модель - с дискретными переменными.

В зависимости от характера изучаемых процессов в системе, все модели могут быть разделены на следующие виды.

Детерминированные модели отображают детерминированные процессы, то есть процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий.

Стохастические модели отображают вероятностные процессы и события, то есть переменные модели являются изменяющимися во времени случайными процессами. Эти процессы могут быть стационарными и нестационарными. В последнем случае вероятностные характеристики процесса являются функцией времени.

Стационарные и нестационарные модели. Стационарные объекты описываются дифференциальными уравнениями с постоянными коэффициентами. Коэффициенты дифференциальных уравнений нестационарных моделей являются функциями времени. Как стационарные, так и нестационарные системы могут быть линейными и нелинейными.

Статические и динамические модели отражают изменения системы во времени. В основе такого разделения типов моделей лежат особенности движения исследуемого объекта, как материальной системы. Говоря о моделях с позиций задач управления, надо отметить, что понятие пространства становится узким для широкого класса технологических процессов. Математическое описание в статических моделях не включает время как переменную и состоит из алгебраических или дифференциальных уравнений (в случае объектов с распределенными параметрами). Статические модели обычно являются нелинейными. Они точно отражают состояние

равновесия, вызванное переходом объекта от одного режима к другому. Динамическая модель отражает изменение состояния объекта во времени. Математическое описание таких моделей обязательно включает производную во времени. Динамические модели основаны на дифференциальных уравнениях. Точные решения этих уравнений известны только для некоторого класса дифференциальных уравнений. Чаще приходится прибегать к использованию численных методов, являющихся приближенными. В свою очередь динамические модели бывают непрерывные и дискретные во времени. Дискретно-непрерывные модели используются для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.

Широкую известность в описанной методологии приобрели фундаментальные работы Клейнрока А., Майорова С.А., Башарина Г.П., Новикова Г.И., Феррари Д., Авена О.И., Когана Я.И., Вишневского В.М., Рыжикова Ю.И., Хомоненко А.Д. и других авторов. Для определения возможности реализации всех операций, связанных с технологическими циклами управления, на заданном временном интервале применяют математическое моделирование. С помощью математических моделей рассчитываются вероятностно-временные характеристики

функционирования центральных узлов и агрегатов, выполняется расчет загрузки линий связи, анализ алгоритмов маршрутизации, решения пакета задач, необходимых для выдачи управляющего воздействия и т.п. [14].

Методы анализа систем с нестационарными (динамическими) процессами, характеризующимися малым числом наблюдений и наличием ряда циклов или этапов развития, на каждом из которых достаточно сильно изменяются закономерности их поведения, широко применяются для исследования явлений и процессов, протекающих в социально-экономических системах. Поведение системы с динамически изменяющимися характеристиками и связями описывается временными рядами [15].

К динамическим системам относится любая система, которая изменяется во времени. Математически это принято выражать через переменные модели. Время в динамических моделях представляется явно -либо как непрерывная величина, либо дискретно.

Среди таких систем наиболее простыми являются линейные динамические системы, в которых связи между исходными данными, параметрами состояния и результатами решения задачи носят характер линейных зависимостей.

В экономико-математических моделях динамические системы могут отражаться двояко [16]:

- с помощью описания состояния системы в определенные моменты времени, т.е. получаются как бы моментальные снимки, называемые статическими моделями;

- с помощью собственно динамических моделей, описывающих процесс развития системы.

Примером первого вида молей служит межотраслевой баланс (статический), второго - модели теории экономического роста.

Динамические модели - это модели, описывающие экономический процесс в развитии, в отличие от статических, характеризующих состояние системы в определенный момент времени. Необходимость в динамической модели возникает, если как минимум одна ее переменная относится к периоду времени, отличному от времени, к которому отнесены другие переменные.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Дмитрюк Татьяна Григорьевна, 2026 год

На №

справка

о внедрении результатов исследований диссертационной работы Дмитрюк Татьяны Григорьевны на тему: «Системный анализ, синтез моделей и алгоритмов принятия решений в управлении деятельностью предприятия», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 2.3.1. «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика», в учебный процесс ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет».

Результаты диссертационных исследований Дмитрюк Т.Г., а именно:

- математические модели прогнозов технико-экономических показателей и численные процедуры их решения;

- методы и программы параметрической идентификации;

постановка и формализация оптимизационных задач, алгоритм функционирования и Структурные модели системы управления, используемые в контексте проблематики эффективного управления процессами на предприятиях;

внедрены в учебный процесс при проведении занятии по дисциплинам «Системный анализ и проектирование компьютерных информационных систем» и «Математические методы исследования операций» для студентов направления подготовки 09.03.04 «Программная инженерия» по профилю «Инженерия программного обеспечения», что отражено в учебных программах и учебно-методических пособиях указанных дисциплин.

Проректор

ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет», д-р техн. наук, профессор

Начальник учебного отдела ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет», канд. техн. наук, доцент

Заведующий кафедрой

программной инженерии им. Л.П. Фельдмана ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет», д-р. техн. наук, доцент

А.Б. Бирюков

Б.В. Г'авриленко

С.А.Зори

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"

(ФГБОУ ВО "ДонНТУ")

Артбма ул., 58, г.Донеик, г.о Донецкий. Донецкая Народна» Республика, 28300] тел.: [phone] е-таН: [e-mail] ОКПО 95580141 ОГРН 1229300078633 ИНН/КПП 9303013012/930301001

мочми № оач-чы

На№_

СПРАВКА

о внедрении результатов исследований диссертационной работы Дмитрюк Татьяны Григорьевны на тему: «Системный анализ, синтез моделей и алгоритмов принятия решений в управлении деятельностью предприятия», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 2.3.1. «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика», в научно-исследовательскую деятельность ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет».

Результаты диссертационных исследований Дмитрюк Т.П. а именно: математические модели прогнозов плановых показателей производства, фасовки и сбыта продукции предприятия, позволяющие сокращать ежемесячные объёмы нереализованной продукции, полностью удовлетворять запросы конечных потреби телей и дистрибьюторов, и повышать доходы предприятия; -результаты экспериментальных исследований разработанных алгоритмов и специального программного обеспечения, позволяющие определять оптимальные значения корректировок показателей производственной и логистической деятельности предприятия;

были использованы при выполнении научно-исследовательских работ кафедры программной инженерии им. Л.П. Фельдмана: Н-2020-14 «Усовершенствование средств инженерии программного обеспечения для актуальных классов ГТ-приложений» и Н-2022-15 «Модели, методы, алгоритмы, технологии и инструментальные средства создания программных и интеллектуальных систем» в 2020-2023 гт.

С.В. Боршевский

К.Н. Лабннский

С.А.Зори